Maternal high fat diet and acute viral mimic exposure impact placental inflammation, lipid peroxidation and cellular proliferation-to-death ratio across mouse pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Maternal obesity and viral infection induce placental inflammation, but how their co-exposure influence fetoplacental development remains unclear. We hypothesized that maternal high fat (HF) diet and viral infection would independently induce placental inflammation and lipid peroxidation, reduce antioxidant defence, and cellular turnover. Further, HF diet would compromise placental capacity to adapt to infection. Female C57BL/6J mice were fed a control (CON) or 62% HF diet six weeks before and throughout pregnancy and injected with poly(I:C) (viral mimic) or vehicle (VEH) 24h before sacrifice at gestational days (GD) 12.5, 15.5, and 18.5 (n=5–8/group/GD). Placental inflammasome (NLRP3), oxidative stress (4-HNE), antioxidant defence (GPx-4), and cellular proliferation-to-death ratio (Ki-67, Caspase-3) were assessed by immunohistochemistry, and mRNA expression of Tlr3, Irf3, Tlr4, Tirap , and Il-1β were measured by qPCR. Data were analysed by linear mixed models (p≤0.05). At GD12.5, infection was associated with increased Tlr3 mRNA and immunoreactive (ir)-4-HNE, and reduced ir-GPx-4 expression in the placental labyrinth zone (LZ). By GD15.5, HF diet was associated with increased ir-NLRP3 in both LZ and junctional zones (JZ). Exposure to infection alone and co-exposure to HF diet and infection further increased LZ ir-NLRP3. At GD18.5, HF diet was associated with increased Tirap and Il-1β mRNA expression, ir-4-HNE in the JZ and ir-Caspase-3 in the LZ. Maternal HF diet and infection exert distinct effects on the placenta across gestation, suggesting that maternal overnutrition might reduce the placenta’s capacity to handle adverse exposures, which may increase susceptibility to poor fetal outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».